双目视觉测距是通过模拟人眼来进行景物信息的提取,相比于传统的测距方法,双目视觉测距具有高精度、非接触式等优点,能够更全面具体地还原景物信息。本文通过对双目视觉测距原理的学习,从双目摄像机标定、立体校正和立体匹配过程展开,进行具体研究,并对传统的基于census变换的立体匹配算法提出改进。根据测距原理,搭建双目视觉测距平台,通过Visual Studio 2013结合OpenCv视觉库2.4.10版本编程实现。本文采用张正友相机标定法进行标定。对自制标定板中的黑白格角点信息进行提取,采用亚像素角点检测进一步精确角点坐标信息。对标定得到的摄像机参数进行误差分析,在满足精度要求的前提下,利用得到的参数对双目摄像机采集的图像进行立体校正,使图像在成像平面坐标系中行对准,以便降低立体匹配的复杂度。在立体匹配过程中,由于传统的census算法的精度对中心点像素值依赖较大,且在视差不连续区域匹配效果不理想,本文在匹配代价计算和代价聚合过程中提出改进。通过对中心点邻域内像素点求取平均值与中心点进行做差比较,当差值较大时则表明中心点受到噪声干扰,此时以邻域内像素平均值代替中心点像素值。在匹配代价聚合过程中,利用双边滤波,同时考虑邻域内像素点的位置信息和灰度值信息,增强对视差不连续区域的匹配效果。通过实验分析,改进后的census算法具有更强的抗噪声干扰能力,且在视差不连续区域的匹配效果得到加强。最后,采集多组图像信息进行测距实验,通过立体匹配得到的视差图,利用几何变化原理得到物体在空间中的三维距离信息。实验结果表明,在一定的距离内,具有较高的测距精度。